外観検査ソフト(画像) - メーカー・企業と製品の一覧

【AI画像検査事例】金属部品の判別

AI画像検査ソフトで切断機器のパーツの不良を判定します！

工業用刃物メーカーではあらゆる対象物の切断に高品質・高精密・機能性を重視した生産を行っており、製品の品質管理を追求されています。今回は切断機器のパーツの不良を判定する検証です。現状の検査方法は、目視と治具を使用して行われておりますが繁忙期になるとおろそかになる傾向があり、クレームとなってしまう事故があったようでお困りでした。多品種のワークのよくある事例ですのでイメージを持ちやすくするために弊社でも動画を作成しています。参考までにご覧ください。「同時に２種類の部品の付け忘れを発見してコンベアを止める」https://skylogiq.co.jp/DIY_HowTo/368 【検査設定と検査結果】不良部分を検出することは可能でした。しかしワークが多品種であったためサイズごとに適切な視野範囲の設定が必要になります。真上から不良が撮影できないものもありましたので穴を斜めから撮像する必要もあり位置決めや環境の条件が厳しくなる予想ができ報告しています。【使用したソフト】使用ソフト：DeepSky

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【AI画像検査事例】鋳物精密部品の検査

AI画像検査ソフトで鋳物精密部品の検査を行い小さな不良を検出します！

生産用設備の設計製作メーカーさまより鋳物精密部品の検査依頼がありました。「鋳巣」は以前よりお問合せの多い事例です。2020年にリリースしたDeepSkyでは設定が容易であること、位置固定が不要なこと、形の安定しない様々な不良を見つけること、光沢のあるワークの不良検出も得意であることから数多くの「鋳巣」の検査の評価をご報告しています。【検査設定と検査結果】今回は不良のサイズが小さいため視野50mmくらいに絞ったところDeepSkyで良好に認識できました。検出するべき不良のパターンが増えた場合にもおそらく視野さえ適切に設定すれば検出自体はできそうです。精密部品の微細な不良の検出も弊社検査ソフトがお役に立ちます。【使用したソフト】使用ソフト：DeepSky学習版視野範囲：50 x 40mm 検査対象の最小サイズ：0.5mm 検査個所数：1ヶ所（画面全体から鋳巣を見つける）

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【AI画像検査事例】基板のOCR読み取り

電子部品実装ボードのチップコンデンサに印字されているOCR読み取りをします！

電子部品実装ボードのチップコンデンサに印字されているOCR読み取りは多くの会社でご活用いただいている弊社検査ソフトの機能です。併せて、部品の損傷、半田くず、ゴミの付着などを検出することもできる場合が多いです。【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「OCR」機能を使用することによりICチップのシリアル番号をOCR読み取りができる部分とできなかった部分がありました。こちらの検証は2015年です、現在はバージョンアップし「PCRPro」機能として精度高く読み取りができるようになっています。左画像のように辞書登録をしたり二値化設定をして読み取りしますが、文字同士がくっついていたり、線が途切れたり点になっていたりすると難しい場合もあります。どのくらい二値化できるか弊社のEasyInspectorをお試しください。【使用したソフト】使用ソフト：EasyInspector710 視野範囲：記録なし検査個所数：3カ所現行『EasyInspector2』RD(ReaDing)パッケージ【OCR（文字認識）】【機械学習OCR】で検査できます。

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【AI画像検査事例】プラスチック部品のバリ検出検査

プラスチック部品のシボ面のバリを検出します！

自動車部品メーカーのプラスチック部品のシボ面を検査する際に、バリが出ることがよくあります。しかし、シボ面と0.5mm以下のバリは見分けが困難なため不良品を出荷することがありました。なんとか、小さい誤差を検出するべく、画像処理ソフトを導入することを考えました。【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「寸法角度検査」の機能とバックライト照明を使用しました。バックライト照明を使用することにより、対象物の輪郭をはっきりと写し出すことができました。そして、「寸法角度検査」を使用して、明るいところから暗いところの境目を検出する設定にします。正常な部分の数値より大きい場合に不合格判定を出し、0.5mmのバリを検出するができました。

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【AI画像検査事例】プラスチック製品の径の寸法検査

円形プラスチック製品の寸法の検査を行います！

寸法は様々な精密な製品で重要な課題であります。弊社EasyInspectorでは寸法変換値の入力ができ拡大撮影した良品画像をマスターに登録し実際の寸法を入力すると設定した範囲外のものを簡単に不良品と判定できるようになります。【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「寸法角度検査」機能を使用することで、一番外側の大きい円の検査を「左右幅-手前点　円が白」「右-奥点・左-奥点　既に測定した寸法・角度の差を計算判定する設定」「左右幅-手前点　円が黒」３種類の測定方法を設定し1秒未満で判定することができました。【使用したソフトと機器】使用ソフト：EasyInspector310 視野範囲：200 x 210mm 検査対象の最小サイズ：15mm 検査個所数：3ヶ所カメラ解像度：1000万画素レンズ焦点距離：25mm レンズと製品との距離：600mm 照明：細径リング照明（室内灯は消灯）

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【AI画像検査事例】フレア継ぎ手の傷検査

フレア継手のテーパ状になっている、斜め部分の傷を検出します！

自動車部品などのFA機械システムのメーカーさまはホームページからお問合せでした、内容はフレア継手のテーパ状になっている、斜め部分の傷の検証ということでした。サンプルを送付いただき簡易検証でのご報告をしました。【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「傷ブツ検査」機能を使用することにより1カ所のフレア継ぎ手の検出はできました。リング照明を使用することでフレア継ぎ手の傷は検出可能でした。左画像では傷を 1 つだけ検出し、0.34秒で不合格と判定しています。径や長さの違い毎に設定を調整する必要があります。【使用したソフトと機器】使用ソフト：EasyInspector710 視野範囲：約52 x 41mm 検査対象の最小サイズ：1mm 検査個所数：1ヶ所カメラ解像度：130万画素レンズ焦点距離：25ｍｍレンズと製品との距離：約215ｍｍ照明：リング照明照明と検査品の距離：50ｍｍ上部現行『EasyInspector2』colorパッケージ【傷・ブツ検出】で検査できます。

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AIセグメンテーション機能が追加されました！

AIセグメンテーション機能で作業効率向上・品質安定・コスト削減を実現します！

AI汎用外観検査ソフト『EasyInspector2』https://skylogiq.co.jp/index.php/products/indus-ei2/ に新たに「AIセグメンテーション」機能が追加されました。「ＡＩセグメンテーション」機能は画像内でディープラーニングによるセグメンテーション（領域分割・画像のピクセル一つひとつに対してラベル付け）を行います。指定した多角形の領域内で、セグメンテーションで検出されたピクセルの割合を計算し、合否判定を行います。この機能は主に下記の用途で使用することができます。 ⚫ タンクの水位 ⚫ 金属加工面の面積や塗布面積 ⚫ 農作物の成長度（大きさ）の測定 ⚫ 写真内の病巣などの検出とその面積の測定 ⚫ シーラーや接着剤の塗布切れ確認 ⚫ 排出される煙の量の監視 AIセグメンテーション機能を使って判定することで - 作業効率の向上：目視検査に比べて大幅な時間短縮が可能 - 品質管理の精度向上：人為的なミスを減らし、品質安定化を実現 - コスト削減：人件費削減、不良品の発生抑制によるコスト削減を実現します。

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【AI画像検査事例】不織布マスク上の異物や欠陥

柄入りの不織布やマスクなどに加工した製品上で異物を検出する

不織布関連の検査で弊社にお問い合わせがある対象は大きく分けて3つあります。・ロール to ロールの状態での検査・不織布に柄を印刷した状態での検査・不織布をマスクなどに加工した状態での検査それぞれの状態に応じて使用する仕組みが異なります。例えばロール to ロールでの検査ではEasyInspectorを使うことが多いですが、柄入りの不織布やマスクなどに加工した製品上で異物を検出するのはDeepSkyが得意とするところです。加工後の製品は凹凸や重なりがあるため一般的な二値化処理では誤検出が多発してしまいますが、ディープラーニングでは虫や毛髪、カスなどの特徴を学習して検出するため製品の柄や加工のばらつきにほとんど影響されないためです。ここではDeepSkyによる検出を紹介します。・毛髪やカスなどの異物（画像1枚目・2枚目）・シワや破れの欠陥（画像3枚目・4枚目）ロール to ロールの検査では製品が移動している間、固定したカメラで監視続ける方法が適していますが、加工されて個別の製品となっている今回のマスクのような例では自動排出も考慮すると次のような仕組みが利用可能です。

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【技術サポート】アニサキスをAIで発見

スカイロジックでは食品の異物検知をするためのＡＩを既に開発しています

▼アニサキスを入手→撮影するまで今回はお客様から何件かお問い合わせいただいた”アニサキス”をAIで見つける検証を弊社で行ってみました。そこで、まずは生きたアニサキスを入手するところから始まったのですが、思っていたよりも難しく… 市内のスーパーや魚屋さん何件も回ったり電話でお願いをさせていただきました。年末のとっても忙しい時期に、いきなり知らない主婦から「ＡＩでアニサキスを見つける実験をしたいので生きているアニサキスをくれませんか（ざっくりまとめると）」と変なお願いをされたにもかかわらず、ご協力してくださったスーパーがいくつかあり、ご協力いただいた鮮魚コーナーの方々にはとても感謝しています。ありがとうございました。ゆっくりと動くコンベア上でAIアニサキスの検査を行い、検出したらブザーを鳴らしてコンベアを停止させる運用を想定して装置を組み立てました。アニサキスは特定の波長の紫外線に反応して光るため、紫外域のLED光源や特定の波長を通すフィルターを使用します。画像処理では光学的な操作によってアニサキスを見つけやすい画像を撮影することも重要です。

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【AI画像検査事例】金属エッチングと回路パターン印刷

物体認識により欠陥を分類して検出！XYステージを使用した完全自動化などの用途で活用

金属エッチングと回路パターン印刷に関するAI画像検査事例をご紹介いたします。 DeepSkyは欠陥を分類して検出することができます。またそれぞれの欠陥の数や座標も得ることができます。実際の運用では目視検査の補助としてDeepSkyで連続検査を実行しつつ、手でゆっくり動かして目視で検査する方法やX-Yステージを使って完全自動化する方法でご使用いただいています。【ソフトと機器(抜粋)】 ■使用ソフト：DeepSky(学習版) ■視野範囲：30×20～60×40mm ■検査対象の最小サイズ：0.2mm ■検査個所数：画面全体(1～100カ所程度の欠陥検出を想定) ■カメラ解像度：130万画素 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。

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【AI画像検査事例】ウレタンの寸法検査

無料評価サービスでは弊社で照明、カメラ、レンズなどを用意して、見たい欠陥が検出できるかどうかテストします

高精度、高速搬送を得意とされるカスタム自動機のメーカー様からの簡易検証の依頼です。 EasyInspectorの「寸法角度検査」機能を使用することにより8カ所の枠による4辺の寸法の計測が可能でした。今回の設定では2 つの枠で検出した値の差で寸法を求めています。左の画像では２つの枠の検出を表しています。右の表では004枠が公差外の「不合格」表示になっています。今回 500 万画素カメラを使用したので、横が 2592 pixel となります。視野が約 700mm ですので、1pixel のサイズは「700mm÷2592pixel=0.27」となります。今回のお送り頂いたサンプル品は上記の精度で識別できましたが、公差からするとできれば 1pixel を 0.1 程度で検査を行いたい公差です。例えば 2000 万画素カメラであれば横 5400pixel ですので、1pixel のサイズは 0.12 となり、より正確な計測が可能です。そのため、別のサンプルでの検証が必要です。今回のタクトは0.44秒でした。

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【AI画像検査事例】ワイヤーハーネスのワーク部品の組付け検査

ワイヤーハーネスのワーク部品誤組付け、部品欠品、部品余剰組付けを検出します！

ハーネス長：500~1000mmのワーク部品誤組付け（コネクタ色違い、コネクタ形状違い）部品欠品、部品余剰組付けの検出を無料の簡易評価をしました。検査工程では安定した検査精度の追及とコストダウンなどを目的に自動化がすすめられています。工員の高齢化などによる人材不足が顕著になる中「日本のものづくり」を守るために画像検査で業務効率アップをご検討ください。【検査設定と検査結果】簡単な固定ジグを作成し、製品全体が収まる範囲で撮像した場合、ブッシュのOリングの有無と、セミロックの色違いは判別することが可能でした。全体の視野だとバンド欠けやチューブ欠けを検出することは難しいです。個別に拡大して撮像すればおそらく検出は可能ですが、その分カメラ台数や検査回数が増加することになります。今回の「ある」か「ない」の検査と「灰色」か「青色」を判別する検査を同時に一つの学習で行う設定で検査が可能でした。

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【AI画像検査事例】穴のバリ有無検査

AI画像検査ソフトで金属部品プレス加工品の穴バリの有無を検査します！

金属部品プレス加工品のφ2.0～6.5mmの穴形状について、変形や、異物付着による内径小。などの長穴・丸穴の異形状の検出を行いたい、対象品はL70～200mmです。といった初めてのお問合せのお客様からの連絡です。詳しく伺うと穴のバリの検出が目的でした。簡易検証のためのサンプルをお送りいただきました。【検査設定と検査結果】バリが発生する面（マーカーによる記入がある面）をカメラに向けて撮像しました。検査面とカメラのセンサーが平行になるように設置することが望ましいです。ソフトにズレを補正する機能がございますが、L 字の治具等でワークを固定することでより精度の良い検査ができると考えております。

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【AI画像検査事例】外周部分の割れ

AI検査ソフトで特殊鋼具の外周部分のワレを検査します！

自動車部品などの特殊鋼具のメーカーからのお問合せです。カシメ部分の割れについて簡易検証することとなりました。工員による目視検査では検査員によって「良品」「不良品」の判断基準にバラつきがあることも多く程度によって判断を迷うようなものであればあるほど検査結果がバラバラになる傾向があります。画像検査で安定的で生産効率の良い検査をご提案します。【検査設定と検査結果】外周部分のワレは、上側からの撮像では捉えることができず、また横からの撮像では形状の凹凸の影を誤検出してしまうため検査は困難と判断致しました。検証した範囲では、斜めの面は上から撮像すると影になってしまい、ワレ自体を捉えることができません。側面からの検出も安定しないためこの斜めの面に関しては検査が困難です。上側から捉えられる上面のワレに関しては検出可能でした。また、ダレの有無も上側からの撮像で可能でした。当社ホームページには検査ソフトのWEB無料お試しを公開しております。AI（ディープラーニング）を使用した検査ソフトを実際に体感いただく事もできます。

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【AI画像検査事例】プレス・アッセンブリ品の不良

バルブパーツからプレス・アッセンブリ品の不良を検出します！

バルブパーツをグローバルに展開しているメーカーでも弊社の検査ソフトをご検討いただいています。様々な業界の専門的で緻密な製品に弊社ソフトはご活用いただいています。【検査設定と検査結果】パラメーター生成のために検出させたい部分を矩形で囲む作業をアノテーションといいます。それぞれ、右画像の Label 名で登録し、一つでも不良があれば不合格となるように設定しています。要求されるソリューションのレベルが高い製品であればあるほど高率がよくなる検査の自動化で安定的な生産をご検討いただきたいです。【使用したソフトと機器】使用ソフト：DeepSky学習版視野範囲：約78 x 62mm 検査対象の最小サイズ：2mm 検査個所数：1ヶ所　画面全体から不良を見つけるカメラ解像度：130万画素レンズ焦点距離：12mm レンズと製品との距離：約150mm 照明：リング照明照明と検査品の距離：約100ｍｍ上部

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外観検査ソフト(画像) - メーカー・企業と製品の一覧

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【AI画像検査事例】金属部品の判別

【AI画像検査事例】鋳物精密部品の検査

【AI画像検査事例】基板のOCR読み取り

【AI画像検査事例】プラスチック部品のバリ検出検査

【AI画像検査事例】プラスチック製品の径の寸法検査

【AI画像検査事例】フレア継ぎ手の傷検査

AIセグメンテーション機能が追加されました！

【AI画像検査事例】不織布マスク上の異物や欠陥

【技術サポート】アニサキスをAIで発見

【AI画像検査事例】金属エッチングと回路パターン印刷

【AI画像検査事例】ウレタンの寸法検査

【AI画像検査事例】ワイヤーハーネスのワーク部品の組付け検査

【AI画像検査事例】穴のバリ有無検査

【AI画像検査事例】外周部分の割れ

【AI画像検査事例】プレス・アッセンブリ品の不良

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